基于量子粒子群优化算法的Web服务组合问题

使用量子粒子群优化算法（QPSO）,将可能的web服务工作流执行路径看作粒子,按照QPSO算法进行进化,从而解决了基于服务质量（QualityofService,qos）~束的Web服务组合问题,此为解决Web服务组合问题提出了一种新的思路．实验表明,使用QPSO算法求解复杂web服务组合问题在组合时间上具有一定的优越性．     

基于着色Petri网的语义Web服务组合形式化验证

为了对语义Web服务组合进行形式化验证,提出一种语义Web服务组合模型到着色Petri网组合模型的转换方法,定义了语义Web服务着色Petri网(SWS-net)。转换后的模型不仅能清晰表示服务组合中各子过程之间的逻辑关系,而且能用着色Petri网的形式化方法进行服务组合正确性验证。给出了组合服务的语义一致性验证算法,最后以一个协同设计过程为例对组合服务流程进行仿真验证并在工作流引擎中部署执行。仿真及执行结果表明,服务组合后的流程无死锁并且能够顺利执行。     

基于混沌机制和改进粒子群算法的Web服务组合优化

随着互联网和大数据的迅速发展,如何从大量Web服务中选择合适服务及组合以满足用户需求已成为新的热点。本文提出一种改进的混沌粒子群优化(ICPSO)算法,应用到Web服务组合优化问题。针对传统PSO算法易陷入早熟收敛和局部最优的缺点,该算法引入了混沌扰动机制使粒子易跳出局部极值,增强了种群多样性,从而提高算法寻优能力。最后通过仿真实验验证了ICPSO算法的可行性和有效性。     

基于有向带环加权多图的线性服务组合

为提升自动服务组合效率,提出在新的服务图结构中实现线性服务组合.该方法使用有向带环加权多图描述服务关系.在深度与广度搜索相结合的组合路径查找过程中,基于语义包容关系将图中节点对之间的多边降级为单边.通过着色和时间戳判断、消除环.给出了具有线性时间复杂度的组合路径查找算法并对其时间复杂度予以理论证明.仿真结果表明:与同类方法相比,该方法能够在线性时间内,在不降低查全率的情况下,发现带环图中的组合路径,并具有查找时间与服务图规模无关的良好可扩展性.     

基于元Web服务的分布式Web服务组合算法

在分析Web服务与现有Web服务组合算法特点的基础上,提出元Web服务概念和分布式Web服务组合算法.借助元Web服务,该算法能够直接为服务请求与分布组合节点之间建立有效地索引机制,最大限度地降低无效服务可组合性分析次数,提高了服务组合效率.另外,该算法是完全透明于各分布结点的具体服务组合算法,现有服务组合算法能够有效地实现与该算法集成.与传统集中式服务组合算法相比,该算法将各分布服务组合结点映射成一个普通的Web服务,从而有效地降低了算法设计复杂度和执行复杂度.实验验证了该算法能够有效地提高Web服务组合效率.     

QoS敏感的服务组合动态配置研究

针对静态配置的Web服务组合系统无法适应组件服务QoS的动态变化,以及对易错环境缺乏自适应性和不能反映系统不断演进特征的问题,提出了一种QoS敏感的服务组合系统动态配置方法.通过扩展Petri网对服务依赖关系进行建模,形成一个形式化的系统配置方案;利用无循环依赖关系验证算法和最终状态合法性验证算法验证了系统配置方案的正确性;提出了一种最优配置选择算法以选取具有最优QoS的服务配置.仿真实验对比了动态配置、静态配置和随机配置对用户服务请求满意度的影响,结果表明,所提建模方法和相应算法能大幅改善组合服务的QoS.     

基于改进混合粒子群算法的服务动态选择方法

针对服务组合过程中的服务动态选择问题,建立带约束的Web服务组合QoS全局优化问题的描述模型,分析当前已有各种算法的缺陷和不足,提出一种改进混合粒子群算法的求解方法,并从可行性、有效性以及运行效率3个方面进行仿真实验。研究结果表明:改进的混合粒子群算法综合利用了群体自身信息、局部较优信息、全局较优信息以及遗传算法的交叉、变异、选择等操作对粒子进行更新,增强了粒子群的搜索空间和搜索效率,可以较好地解决服务组合中服务的动态选择问题。     

基于多目标蚁群优化的知识即服务动态组合策略

为了以Web服务方式实现云计算环境下的知识共享和知识融合,提出了一种基于多目标蚁群优化的知识即服务组合策略.该策略中,结合云计算环境的动态性和知识即服务的质量规则,从知识服务提供者的角度构建了知识即服务动态组合模型;同时,为了利用问题的特征信息引导蚂蚁的搜索行为,设计了蚁群算法相应的信息素和启发信息,从而实现多目标优化.在云计算平台下使用真实的Web服务实例进行仿真实验,将该策略与基于遗传算法和协同进化算法的策略进行比较,结果表明,文中策略的性能和解的质量均明显较优.     

QoS感知的Web服务选择

一个组合服务可以由多个具有不同QoS属性的服务合成,由此带来的一个问题是如何将QoS属性作为条件选择最合适的服务以满足组合服务的全局QoS需求.针对这个问题,提出了利用分层图技术对复杂的服务组合过程模型进行化简,将服务选择问题简化为有向图中的选路问题,这样在服务选择时就无需考虑不同的流程结构(例如,顺序、选择、并发和循环结构等),从而降低了服务选择算法的复杂性,提高了执行效率.在简化模型的基础上,给出了一个基于自适应遗传算法的QoS感知的组合服务选择算法.仿真实验表明该方法是可行和有效的.     

一种基于冗余优化的Web服务工作流构造方法

针对SOA系统中服务动态组合的可靠性问题,提出了Web服务工作流的最优冗余优化.同时,在重定义粒子群算法的基础上,结合遗传算法中的交叉、变异思想,设计了一种基于改进粒子群优化算法的QoS(quality of service)调度策略,最后通过仿真实验证明了算法的有效性.     

一种基于描述逻辑的Web服务动态组合算法

针对Web服务组合, 给出了输出分解匹配度、 服务关联图等概念, 并提出一种基于描述逻辑的Web服务动态组合算法. 该算法综合考虑了服务的语义、 服务组合的质量和效率等因素, 可以自动地根据用户的服务请求实现服务的动态组合.     

求解服务选取问题的混合蚁群优化算法

为解决大规模服务选取问题,提出了一种混合蚁群优化(HACO)算法.该算法先采用动态skyline服务查询过程过滤抽象服务类相关的冗余候选服务,以大力缩减空间提高查找效率,然后利用聚类设计动态构造图来引导蚂蚁的搜索方向,从而确定局部服务选取的搜索区域;基于已经确定的局部服务选取的搜索区域,利用启发式策略选取具体的组合服务.采用标准的真实数据集和综合产生的数据集对所提的方法进行试验评估,以及和最近提出的相关组合服务算法进行对比.实验结果在解的质量和处理时间方面效果显著.     

一种面向组合服务的语义Web服务发现方法

在分析单一服务的发现方法和多个服务的动态组合方法基础上,提出一种面向组合服务的语义Web服务发现方法,能对语义Web服务进行形式化描述,实现了面向组合服务的语义Web服务注册结构及相应的数据维护算法;并设计一种面向组合服务的Web服务发现算法,该算法可以实现对单个服务的语义检索及对已有组合服务进行快速搜索,从而查找出满足要求的组合服务或组合服务片断,实现对已有组合服务的重用和快速检索.     

一种费用最廉的Web服务动态组合算法

针对现有组合服务选取的算法因其复杂度太高而难以在实际环境中应用,提出了一种 Web 服务动态组合优化算法.该算法利用最优化原则在服务组合图中求解一组执行费用最廉、满足用户需求的 Web 服务.     

持续自适应的Web服务组合方法

针对基于过程组合方法对Web环境缺乏持续适应性的问题, 将强化学习机制应用于该类服务组合, 提出一种持续自适应的服务组合算法. 该算法将对现有Web服务性能数据的利用与对新服务组合持续的探索相结合, 根据服务的实际QoS性能, 逐渐逼近与过程模型相对应的优化服务组合策略. 结果表明, 该学习算法对Web环境的适应具有可连续性, 可在每次运行时不仅能感知Web服务及其性能的变化, 而且还能利用以往算法执行所获得的Web服务性能数据, 调整服务组合策略. 通过对熵取值范围的讨论, 阐明了对以往策略的利用与持续探索之间的关系; 通过在静态和动态两种环境下的实验, 验证了算法对环境的适应能力.     

提供QoS保证的WiMAX Mesh网络架构设计

为解决IEEE 802.16-2004标准中Mesh模式缺乏QoS(Quality of Service)保证机制的问题,提出了新的支持QoS保证的WiMAX(Worldwide Interoperability for Microwave Access)Mesh网络架构。该架构使用原标准已有业务分类,定义了动态业务流建立的协议流程。通过拓展分布式管理消息实现了动态业务管理消息在WiMAX Mesh中的传递。改进Mesh模式下数据子帧分配方法,提供了不同业务的数据调度。改进的分布式调度消息可以快速地`完成业务流建立,数据子帧的分配方法则对不同级别业务提供了吞吐量和时延方面的支持。该架构设计可以有效地实现WiMAX Mesh网络服务质量保证。     

一种Web服务组合的数学模型

为了更好地分析和验证Web服务组合,提出了一种描述服务间消息交互的Web服务组合数学模型.首先定义了个体服务形式化模型,并分析了相关性质,然后定义了消息交互的各种逻辑以及服务组合模式,并对消息交互逻辑进行了分析和实现,在此基础上,给出了服务组合模型的定义,并通过个体服务控制器、消息逻辑控制和全局控制算法实现了Web服务组合过程.该模型简洁灵活,具有可扩展性.实例分析表明,该模型能够对服务组合中的消息交互进行模拟.     

DWDM网状网中的路径保护算法

为满足在网络生存性要求的同时提高网络资源的利用率,提出一种区分服务路径保护算法。在基于GMPLS(Generalized Mu lti-Protocol Label Sw itch ing)的DWDM(Dense W avelength D ivision Mu ltip lexing)网络中,当网络节点不具备波长变换能力且只配备有限对光收发器时,该算法针对网络中的高可靠性业务、中等可靠性业务及可抢占式业务对可靠性的不同要求,为其选择不同的保护方案。仿真结果表明:在3种类型业务等概率出现的情况下,可抢占式业务的平均阻塞率增加幅度最小,使带宽碎片造成的资源浪费减少了50%;高可靠性业务的共享程度比,随着连接请求的增加而降低;当网络达到动态平衡时,网络中各链路的总保护通路带宽与总工作通路带宽之比,在0.8~1之间;可抢占式业务所占带宽中属于保护通路的带宽与可抢占式业务所占带宽之比,随着网络负载的增大而增加缓慢。因此该算法在保证业务服务质量要求的同时达到了充分利用网络资源、平衡网络负载的目的。     

基于概念关联程度的网格服务组合方法

为克服自动服务组合在网格环境下性能低下的弱点,提出了基于领域本体的两阶段法(two phases method,TPM)。首先根据聚类规则将同类网格服务归并为一个抽象服务类,针对服务类进行组合;然后选择具体的网格服务替换第一阶段生成的组合方案中相应的服务类。TPM定义了基于领域本体的服务类关联程度,并根据关联关系构建服务组合图,将服务组合问题转化为最短路径问题,给出了基于Dijkstra贪婪搜索的组合算法及服务选择策略。通过实验与同类方法在计算效率、服务满意度和服务质量上进行了对比,实验结果证明TPM规模扩展性良好,并能提供一定的QoS保障。